题外话

本文内容很简单,但是因为transient这个关键字平时用得很少,我担心过段时间又不知道它是干嘛的了,写出来最起码可以让记忆更深刻,所以写本文的目的就是备忘!老鸟就不用往下看了~

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最近组里急需招人,所以小伙伴们一起发力,在脉脉上发布了很多职位信息,果不其然,收到了很多很多求职简历,其中一半以上的都是iOS方向的(难道iOS真的是烂大街了吗),但是简单过了一遍之后,很多简历,大部分都比较糙,质量不达标,直接筛了。

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概述

想要在网络中传输数据,往往信息安全是首先要考虑的问题。一般来说,重要的信息在网络中传播都需要加密,接收方拿到信息之后需要解密。
加密/解密算法大致可以分为对称加密和非对称加密两类:

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话说我年前2月2号就回家了,因为家在南方,比较冷,并且没有暖气,所以一种比较常规的取暖方式就是烧炭火取暖。然而,也就是因为烧炭火,我差点就在除夕的前一天挂球了。

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概述

Disruptor是一个开源的Java框架,它被设计用于在生产者—消费者(producer-consumer problem,简称PCP)问题上获得尽量高的吞吐量(TPS)和尽量低的延迟。Disruptor是LMAX在线交易平台的关键组成部分,LMAX平台使用该框架对订单处理速度能达到600万TPS,除金融领域之外,其他一般的应用中都可以用到Disruptor,它可以带来显著的性能提升。其实Disruptor与其说是一个框架,不如说是一种设计思路,这个设计思路对于存在“并发、缓冲区、生产者—消费者模型、事务处理”这些元素的程序来说,Disruptor提出了一种大幅提升性能(TPS)的方案。

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在LinkedIn的数据基础设施中,Kafka是核心支柱之一。来自LinkedIn的工程师曾经就Kafka写过一系列的专题文章,包括它的现状和未来、如何规模化运行、如何适应LinkedIn的开源策略以及如何适应整体的技术栈等。近日,来自LinkedIn的高级工程主管Kartik Paramasivam撰文分享了他们使用和优化Kafka的经验。

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概述

Apache Spark的高性能一定程度上取决于它采用的异步并发模型(这里指server/driver端采用的模型),这与Hadoop 2.0(包括YARN和MapReduce)是一致的。Hadoop 2.0自己实现了类似Actor的异步并发模型,实现方式是epoll+状态机,而Apache Spark则直接采用了开源软件Akka,该软件实现了Actor模型,性能非常高。尽管二者在server端采用了一致的并发模型,但在任务级别(特指Spark任务和MapReduce任务)上却采用了不同的并行机制:Hadoop MapReduce采用了多进程模型,而Spark采用了多线程模型。

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